基于频谱共享能效最大的功率分配方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于频谱共享能效最大的功率分配方 法，可用于绿色认知无线电系统中次级用户能效最大化的功率分配。
【背景技术】
[0002] 随着无线和移动通信的迅速发展，日益增长的无线频谱需求与有限的频谱资源之 间的矛盾已经成为当前无线通信行业的突出矛盾，然而与此同时，又存在着大量授权的频 谱被闲置或者利用率极低的现象。为了改善频谱利用率低下的现状，J. Mitola等人提出了 认知无线电的概念，其主要思想是在已授权的频段内，在不影响主用户正常通信的前提下， 允许次级用户接入到当前频段，从而大幅提高频谱利用率。为了达到最大化次级用户传输 速率并且尽量保护授权用户的目的，次级用户必须最佳分配发送功率，以尽量减小对授权 用户正常通信的干扰，因此认知无线电中的功率分配研究受到了国内外学者的广泛关注。
[0003] 与此同时，无处不在的无线业务以及急剧增加的移动设备数量导致大量的能量消 耗和温室气体的排放。绿色通信网络是未来无线网络设计不可避免的趋势。绿色通信网络 的思想是，在最大化网络能效的情况下，提供最佳用户体验。
[0004] 现有的最佳功率分配策略主要针对以下两种机制进行设计：
[0005] 1)机会频谱接入机制。机会频谱接入机制的思想是，次级用户在检测到主用户不 存在情况下，次级用户使用主用户频段进行传输。在该机制下，次级用户需要准确快速的对 主用户频段进行检测。由于现有的频谱感知技术不能达到完全准确的检测效果，当主用户 不存在，但次级用户误判主用户存在时，次级用户会放弃使用该频段以保护主用户；而当主 用户存在，但次级用户误判主用户不存在时，次级用户使用主用户频段进行传输，将对主用 户产生干扰。因此最佳功率分配策略的设计在该机制中不仅能起到保护主用户的作用，而 且能提供次级用户最大传输速率。
[0006] 2)频谱共享机制。在频谱共享机制下，次级用户和主用户共享同一个频段，次级用 户不需要对主用户状态进行检测。在该机制下，为了保证主用户的服务质量，次级用户需要 最佳设计其发送功率。由于在频谱共享机制下，频谱效率更高且次级用户能获得更好的服 务质量，因此在频谱共享机制下，设计最佳功率分配策略更为重要。
[0007] 在传统的认知无线电频谱共享机制下，现有的功率分配方法（I :X.Kang，Y. C. Liang, A. Nallanathanj Η. Κ. Gargj R. Zhang, αOptimal power allocation for fading channels in cognitive radio networks: ergodic capacity and outage capacity''IEEE Trans.Wireless Commun. , vol. 8, no. 2, pp. 940-950, 2009〇 2 ：L.Musavian and S. Aissaj ^Capacity and power allocation for spectrum sharing communications in fading channels" IEEE Trans. Wireless Commun. , vol. 8, no. I, pp. 148-156, Jan. 2009〇 3 ：X. Kang, R. Zhang, Y. C. Liang, and Η. K. Gargj ^Optimal power allocation strategies for fading cognititve radio channels with primary user outage constraint，''IEEE J. Sel. Areas Commun.，vol. 29, no. 2, pp. 374-383, Feb. 2011.)是在给定的约束条件下，根 据信道条件，通过调整次级用户发送功率，达到使得次级用户获得最大容量的目标。此功率 分配方法，只与约束条件、次级用户发送端到次级用户接收端、次级用户发送端到主用户接 收端、主用户发送端到次级用户接收端的信道增益、主用户发送功率、次级用户接收端的噪 声功率有关，而与能效和次级用户发送端的功率放大因子无关。这种功率分配方法，由于没 有考虑到次级用户获得的能效对功率分配的影响，则不能保证次级用户获得最大能效，产 生大量的额外能量消耗和温室气体的排放，造成不必要的能源浪费。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于频谱共享能效的最佳 功率分配方法，以提高次级用户的能效，减小能源浪费。
[0009] 为实现上述目的，本发明的技术方法包括如下步骤：
[0010] (1)次级用户根据所需要的容错误差、拉格朗日迭代效果及最大需要迭代次数，设 置能效函数容错误差ξ >0,最大迭代次数N，平均发送功率约束对应的收敛误差I1X), 平均干扰功率约束对应的收敛误差ξ 2> 〇,平均发送功率约束对应的拉格朗日乘子迭代步 长1^> 0,平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子迭代步长12> 0 ;
[0011] (2)次级用户初始化能效Tl = 0,平均发送功率约束对应的拉格朗日乘子τ = 平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子μ = μ<：，次级用户发送功率Pn和能效η 1勺 迭代次数η = 0 ;
[0012] (3)次级用户迭代计算最佳发送功率P :
[0013] (3. 1)次级用户计算每次衰落状态下的发送功率Pn;
[0015] 其中P为功率放大因子，gss为次级用户发送端到接收端信道功率增益，g sp为次 级用户发送端到主用户接收端信道功率增益，hps为主用户发送端到次级用户接收端信道功 率增益，Pni为主用户恒定发送功率，g表示次级用户接收端的噪声方差，nnl为次级用户 第Π -1次迭代获得的能效，[· ]+表示取0和?之中较大者，即若?为负值，则取0,若?为 正值，则取·；
[0016] (3. 2)次级用户根据平均发送功率约束条件^和平均干扰功率约束条件
'通过subgradient迭代算法经k次迭代，计算出平均发送功率约束对应的 拉格朗日乘子？和平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子μ k:
[0019] 其中和€分别为次级用户最大平均发送功率约束和次级用户对主用户最大 平均干扰功率约束，E{ ·}表示对?求数学期望；
[0020] (3.3)根据计算出的拉格朗日乘子？和μ k，计算发送功率if:
[0022] (3.4)判断每次迭代计算出的拉格朗日乘子？和μ 1'是否满足迭代终止条件，若 满足则执行步骤（3. 5)，否则返回步骤（3. 2)，迭代终止条件为：
[0024] (3.5)次级用户分别计算第η次迭代能效函数仁（1〇和第η次迭代能效τΓ:
[0027] 其中匕为固定电路消耗功率；
[0028] (3. 6)次级用户对能效函数fnU)进行判决：如果|fnU) I彡ξ，则第η次的发送 功率零为次级用户能效最佳发送功率Ρ，能效η η即为次级用户获得的最大能效η ;反之， 判断迭代次数是否达到最大迭代次数η < Ν，如果达到最大迭代次数，则此时的发送功率f1 为次级用户能效最佳发送功率p，能效nn为次级用户获得的最大能效η ;否则，继续迭代， 直至满足迭代终止约束条件。
[0029] 本发明具有以下优点：
[0030] 1、本发明在次级用户平均发送功率和平均干扰功率约束条件下，能获得高于传统 基于频谱共享认知无线电最佳发送功率方法取得的最大能效。
[0031] 2、本发明能快速获得最大能效情况下的能效最佳功率分配。
[0032] 3、本发明能在保证主用户服务质量的同时，保证次级用户在最大能效情况下的用 户服务质量。
[0033] 4、本发明计算复杂度低，可以在实际中广泛应用。
【附图说明】
[0034] 图1是本发明的实现流程图；
[0035] 图2是本发明与传统认知无线电基于频谱共享最佳发送功率获得最大能效对比 图；
[0036] 图3是本发明与传统认知无线电基于频谱共享最佳发送功率获得历态容量对比 图；
[0037] 图4是本发明在不同约束条件下不同迭代次数次级用户获得能效的对比图。
【具体实施方式】
[0038] 参照图I，本发明的实现步骤如下：
[0039] 步骤1，认知用户设置目标参数。
[0040] 次级用户根据所需要的容错误差、拉格朗日迭代效果及最大需要迭代次数，设置 能效函数容错误差ξ >〇,最大迭代次数N，平均发送功率约束对应的subgradient迭代 算法收敛误差ξ :> 0、对应的拉格朗日乘子迭代步长t 0,平均干扰功率约束对应的 subgradient迭代算法收敛误差ξ 2> 0、对应的拉格朗日乘子迭代步长12> 0 ;
[0041] 能效函数容错误差越小，可能需要的迭代次数越多，迭代次数还取决于平均干扰 约束条件、平均发送功率约束条件、道衰落状态及能效最佳功率电平大小。迭代步长的选择 是迭代停止所需步数的关键影响因素，根据约束条件的宽松，选择适当的迭代步长，能保证 快速得到最佳解，当迭代步长设置为常数时，subgradient算法能保证得到的解离最佳解非 常接近；
[0042] 步骤2，初始化次级用户参数。
[0043] 拉格朗日乘子初始值的选择对迭代所需步数影响比较大，当选择的拉格朗日初始 值接近满足约束条件的拉格朗日乘子时，迭代停止所需步数较少，如果选择的初始值不理 想，subgradient算法需要多次迭代才能得到最终的拉格朗日乘子。因此，拉格朗日初始值 的选择非常重要，通常根据约束条件的宽松适当进行选择，当约束条件比较严时，拉格朗日 初始值选择相对较大，反之，拉格朗日乘子初始值选择相对较小；
[0044] 本实例中次级用户初始化能效η = 〇,平均发送功率约束对应的拉格朗日乘子τ =^，平均干扰功率约束对应的拉格朗日乘子μ = μ<：，次级用户发送功率Pn和能效η η 的迭代次数η = 0 ;
[0045] 步骤3,次级用户迭代计算最佳发送功率Ρ。
[0046] (3. 1)次级用户计算每次衰落状态下的发送功率Pn;
[0048] 其中P为功率放大因子，gss为次级用户发送端到接收端信道功率增益，g sp为次 级